Выбор системы экономических показателей для диагностики и прогнозирования банкротств на основе нейросетевого байесовского подхода

Горбатков Станислав Анатольевич, Белолипцев Илья Игоревич and Макеева Елена Юрьевна
Additional contact information
Горбатков Станислав Анатольевич: Финансовый университет при Правительстве РФ, Уфимский филиал
Белолипцев Илья Игоревич: Финансовый университет при Правительстве РФ, Уфимский филиал
Макеева Елена Юрьевна: Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики

Вестник Финансового университета, 2013, issue 4, 50-61

Abstract: В настоящее время разработано и применяется на практике множество моделей диагностики банкротств, различающихся методами построения моделей и набором факторов. Указанные методы в основном относятся к пяти группам: классическим статистическим методам, методам регрессионного анализа, методам дискриминантного анализа, методам logit-анализа, методам нечетких множеств и нейросетевым методам. Возможны комбинации указанных методов. Последние три группы методов в настоящее время развиваются особенно быстро. Что касается выбора факторов банкротства, то здесь господствует эвристика. Отсутствует методология формализованного отбора и сравнения групп экономических показателей для построения модели банкротств, а также эффективных методов предобработки данных. В данной работе предлагается оригинальный метод выбора системы показателей с последующим построением нейросетевой модели диагностики банкротств на основе байесовского подхода. Разработанная концепция формализации выбора и сравнительной оценки системы показателей (мета-гипотез) для модели банкротств на основе байесовского подхода позволила создать предпосылки для разработки эффективной нейросетевой модели банкротств. Предложенные в работе методы и идеи апробированы в вычислительных экспериментах. Построенная модель диагностики банкротств была проверена на реальных данных и оказалась вполне работоспособной и имеющей хорошие прогностические свойства. Предлагаемая концепция и основанный на ней нейросетевой байесовский метод построения модели банкротств апробирован для строительной отрасли экономики. Однако авторы считают, что в силу общности развиваемого подхода эти концепция и метод могут быть полезны и в других отраслях для решения широкого круга экономических задач, таких как формирование кредитного портфеля, проведение внешнего аудита или оценка финансового состояния организации.

Keywords: ДИАГНОСТИКА БАНКРОТСТВ; ПРОТИВОРЕЧИВЫЕ ДАННЫЕ; НЕЙРОСЕТЬ; PROBIT-МОДЕЛЬ; БАЙЕСОВСКИЙ ПОДХОД; ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ (search for similar items in EconPapers)
Date: 2013
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
http://cyberleninka.ru/article/n/vybor-sistemy-eko ... bayesovskogo-podhoda

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:031255:15724858

Access Statistics for this article

More articles in Вестник Финансового университета from CyberLeninka, Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» (Финансовый университет)
Bibliographic data for series maintained by CyberLeninka ().